Cửa hàng tính năng Amazon SageMaker cung cấp giải pháp toàn diện để tự động hóa kỹ thuật tính năng cho máy học (ML). Đối với nhiều trường hợp sử dụng ML, dữ liệu thô như tệp nhật ký, thông tin đọc từ cảm biến hoặc bản ghi giao dịch cần được chuyển đổi thành các tính năng có ý nghĩa được tối ưu hóa cho việc đào tạo mô hình.
Chất lượng tính năng là rất quan trọng để đảm bảo mô hình ML có độ chính xác cao. Việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng bằng cách sử dụng tổng hợp, mã hóa, chuẩn hóa và các hoạt động khác thường là cần thiết và có thể cần nỗ lực đáng kể. Các kỹ sư phải viết thủ công logic tổng hợp và tiền xử lý dữ liệu tùy chỉnh bằng Python hoặc Spark cho từng trường hợp sử dụng.
Công việc nặng nhọc không phân biệt này rất cồng kềnh, lặp đi lặp lại và dễ mắc lỗi. Các Bộ xử lý tính năng của cửa hàng tính năng SageMaker giảm gánh nặng này bằng cách tự động chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng tổng hợp phù hợp cho các mô hình ML đào tạo hàng loạt. Nó cho phép các kỹ sư cung cấp các chức năng chuyển đổi dữ liệu đơn giản, sau đó xử lý việc chạy chúng trên quy mô lớn trên Spark và quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản. Điều này cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu tập trung vào logic kỹ thuật tính năng hơn là chi tiết triển khai.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách một công ty bán ô tô có thể sử dụng Bộ xử lý tính năng để chuyển đổi dữ liệu giao dịch bán hàng thô thành các tính năng theo ba bước:
- Các hoạt động chuyển đổi dữ liệu cục bộ.
- Chạy từ xa trên quy mô lớn bằng Spark.
- Vận hành thông qua đường ống.
Chúng tôi trình bày cách SageMaker Feature Store nhập dữ liệu thô, chạy các chuyển đổi tính năng từ xa bằng Spark và tải các tính năng tổng hợp thu được vào một nhóm tính năng. Những tính năng được thiết kế này sau đó có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình ML.
Đối với trường hợp sử dụng này, chúng ta xem cách SageMaker Feature Store giúp chuyển đổi dữ liệu bán ô tô thô thành các tính năng có cấu trúc. Những tính năng này sau đó được sử dụng để đạt được những hiểu biết sâu sắc như:
- Giá trung bình và tối đa xe mui trần màu đỏ từ năm 2010
- Những mẫu xe có quãng đường đi được tốt nhất so với mức giá
- Xu hướng bán xe mới và xe cũ qua các năm
- Sự khác biệt về MSRP trung bình giữa các địa điểm
Chúng tôi cũng thấy cách các quy trình của SageMaker Feature Store cập nhật các tính năng khi có dữ liệu mới, cho phép công ty liên tục thu được thông tin chi tiết theo thời gian.
Tổng quan về giải pháp
Chúng tôi làm việc với tập dữ liệu car_data.csv
, trong đó có các thông số kỹ thuật như kiểu xe, năm, trạng thái, quãng đường đã đi, giá cả và MSRP cho những chiếc xe đã qua sử dụng và xe mới do công ty bán. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị một ví dụ về tập dữ liệu.
Sổ tay giải pháp feature_processor.ipynb
chứa các bước chính sau đây mà chúng tôi giải thích trong bài đăng này:
- Tạo hai nhóm tính năng: một nhóm được gọi là
car-data
về hồ sơ bán xe thô và một hồ sơ khác được gọi làcar-data-aggregated
để có hồ sơ bán xe tổng hợp. - Sử dụng
@feature_processor
công cụ trang trí để tải dữ liệu vào nhóm tính năng dữ liệu ô tô từ Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). - Chạy
@feature_processor code
từ xa dưới dạng ứng dụng Spark để tổng hợp dữ liệu. - Vận hành bộ xử lý tính năng thông qua Đường dẫn SageMaker và lên lịch chạy.
- Khám phá các quy trình xử lý tính năng và dòng in Xưởng sản xuất Amazon SageMaker.
- Sử dụng các tính năng tổng hợp để đào tạo mô hình ML.
Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn cần những điều sau:
Đối với bài đăng này, chúng tôi đề cập đến những điều sau đây máy tính xách tay, minh họa cách bắt đầu với Bộ xử lý tính năng bằng cách sử dụng SageMaker Python SDK.
Tạo nhóm tính năng
Để tạo các nhóm tính năng, hãy hoàn thành các bước sau:
- Tạo định nghĩa nhóm tính năng cho
car-data
như sau:
Các đặc điểm tương ứng với từng cột trong car_data.csv
tập dữ liệu (Model
, Year
, Status
, Mileage
, Price
và MSRP
).
- Thêm mã định danh bản ghi
id
và thời gian sự kiệningest_time
vào nhóm tính năng:
- Tạo định nghĩa nhóm tính năng cho
car-data-aggregated
như sau:
Đối với nhóm tính năng tổng hợp, các tính năng là trạng thái năm mẫu, quãng đường trung bình, quãng đường tối đa, giá trung bình, giá tối đa, MSRP trung bình, MSRP tối đa và thời gian nhập. Chúng tôi thêm mã định danh bản ghi model_year_status
và thời gian sự kiện ingest_time
vào nhóm tính năng này.
- Bây giờ, hãy tạo
car-data
nhóm tính năng:
- tạo
car-data-aggregated
nhóm tính năng:
Bạn có thể điều hướng đến tùy chọn Cửa hàng tính năng SageMaker bên dưới Ngày trên SageMaker Studio Trang Chủ menu để xem các nhóm tính năng.
Sử dụng trình trang trí @feature_processor để tải dữ liệu
Trong phần này, chúng tôi chuyển đổi cục bộ dữ liệu đầu vào thô (car_data.csv
) từ Amazon S3 vào car-data
nhóm tính năng sử dụng Bộ xử lý tính năng của Store Store. Lần chạy cục bộ ban đầu này cho phép chúng tôi phát triển và lặp lại trước khi chạy từ xa và có thể được thực hiện trên một mẫu dữ liệu nếu muốn để lặp lại nhanh hơn.
Với @feature_processor
trang trí, hàm chuyển đổi của bạn chạy trong môi trường thời gian chạy Spark trong đó các đối số đầu vào được cung cấp cho hàm của bạn và giá trị trả về của nó là Spark DataFrames.
- cài đặt SDK bộ xử lý tính năng từ SDK Python của SageMaker và các tính năng bổ sung của nó bằng lệnh sau:
Số lượng tham số đầu vào trong hàm chuyển đổi của bạn phải khớp với số lượng đầu vào được cấu hình trong @feature_processor
người trang trí. Trong trường hợp này, @feature_processor
người trang trí có car-data.csv
như đầu vào và car-data
nhóm tính năng làm đầu ra, cho biết đây là hoạt động hàng loạt với target_store
as OfflineStore
:
- Xác định
transform()
chức năng chuyển đổi dữ liệu. Chức năng này thực hiện các hành động sau:- Chuyển đổi tên cột thành chữ thường.
- Thêm thời gian sự kiện vào
ingest_time
cột. - Xóa dấu câu và thay thế các giá trị bị thiếu bằng NA.
- Gọi
transform()
chức năng lưu trữ dữ liệu trongcar-data
nhóm tính năng:
Kết quả đầu ra cho thấy dữ liệu đã được nhập thành công vào nhóm tính năng dữ liệu ô tô.
Đầu ra của transform_df.show()
chức năng như sau:
Chúng tôi đã chuyển đổi thành công dữ liệu đầu vào và nhập nó vào car-data
nhóm tính năng.
Chạy mã @feature_processor từ xa
Trong phần này, chúng tôi trình bày việc chạy mã xử lý tính năng từ xa dưới dạng ứng dụng Spark bằng cách sử dụng @remote
trang trí được mô tả trước đó. Chúng tôi chạy quá trình xử lý tính năng từ xa bằng Spark để mở rộng quy mô thành các tập dữ liệu lớn. Spark cung cấp khả năng xử lý phân tán trên các cụm để xử lý dữ liệu quá lớn đối với một máy. Các @remote
trình trang trí chạy mã Python cục bộ dưới dạng công việc đào tạo SageMaker một nút hoặc nhiều nút.
- Sử dụng
@remote
người trang trí cùng với@feature_processor
trang trí như sau:
Sản phẩm spark_config
tham số cho biết điều này được chạy dưới dạng Spark application
. Phiên bản SparkConfig định cấu hình cấu hình Spark và các phần phụ thuộc.
- Xác định
aggregate()
để tổng hợp dữ liệu bằng PySpark SQL và các hàm do người dùng xác định (UDF). Chức năng này thực hiện các hành động sau:- Kết hợp
model
,year
vàstatus
để tạo ramodel_year_status
. - Lấy trung bình của
price
để tạo raavg_price
. - Lấy giá trị lớn nhất của
price
để tạo ramax_price
. - Lấy trung bình của
mileage
để tạo raavg_mileage
. - Lấy giá trị lớn nhất của
mileage
để tạo ramax_mileage
. - Lấy trung bình của
msrp
để tạo raavg_msrp
. - Lấy giá trị lớn nhất của
msrp
để tạo ramax_msrp
. - Nhóm theo
model_year_status
.
- Kết hợp
- Chạy
aggregate()
chức năng tạo ra công việc đào tạo SageMaker để chạy ứng dụng Spark:
Kết quả là SageMaker tạo một công việc đào tạo cho ứng dụng Spark được xác định trước đó. Nó sẽ tạo môi trường thời gian chạy Spark bằng cách sử dụng sagemaker-spark-processing image
.
Chúng tôi sử dụng các công việc Đào tạo SageMaker tại đây để chạy ứng dụng xử lý tính năng Spark của mình. Với SageMaker Training, bạn có thể giảm thời gian khởi động xuống còn 1 phút hoặc ít hơn bằng cách sử dụng tính năng tổng hợp ấm, tính năng này không có trong SageMaker Treatment. Điều này giúp chương trình đào tạo SageMaker được tối ưu hóa tốt hơn cho các công việc hàng loạt ngắn như xử lý tính năng trong đó thời gian khởi động là quan trọng.
- Để xem chi tiết, trên bảng điều khiển SageMaker, chọn Công việc đào tạo Dưới Hội thảo trong ngăn điều hướng, sau đó chọn công việc có tên
aggregate-<timestamp>
.
Đầu ra của tổng hợp () chức năng tạo mã từ xa. Bên trong đầu ra, bạn sẽ thấy dữ liệu tổng hợp như sau:
Khi công việc đào tạo hoàn tất, bạn sẽ thấy kết quả sau:
Vận hành bộ xử lý tính năng thông qua quy trình SageMaker
Trong phần này, chúng tôi trình bày cách vận hành bộ xử lý tính năng bằng cách quảng bá nó lên quy trình SageMaker và lên lịch chạy.
- Đầu tiên, tải lên chuyển đổi_code.py tệp chứa logic xử lý tính năng cho Amazon S3:
- Tiếp theo, tạo quy trình Bộ xử lý tính năng car_data_pipeline bằng cách sử dụng .to_pipeline() chức năng:
- Để chạy quy trình, hãy sử dụng đoạn mã sau:
- Tương tự, bạn có thể tạo một quy trình cho các tính năng tổng hợp được gọi là
car_data_aggregated_pipeline
và bắt đầu chạy. - Lên lịch cho
car_data_aggregated_pipeline
để chạy cứ sau 24 giờ:
Trong phần đầu ra, bạn sẽ thấy ARN của quy trình và vai trò thực thi quy trình cũng như chi tiết lịch trình:
- Để có được tất cả các quy trình của Bộ xử lý tính năng trong tài khoản này, hãy sử dụng
list_pipelines()
chức năng trên Bộ xử lý tính năng:
Kết quả đầu ra sẽ như sau:
Chúng tôi đã tạo thành công quy trình Bộ xử lý tính năng SageMaker.
Khám phá các quy trình xử lý tính năng và dòng ML
Trong SageMaker Studio, hãy hoàn thành các bước sau:
- Trên bảng điều khiển SageMaker Studio, trên Trang Chủ menu, chọn Đường ống.
Bạn sẽ thấy hai đường dẫn được tạo: car-data-ingestion-pipeline
và car-data-aggregated-ingestion-pipeline
.
- Chọn
car-data-ingestion-pipeline
.
Nó hiển thị chi tiết hoạt động trên Thực thi tab.
- Để xem nhóm đối tượng được đưa vào quy trình, hãy chọn Cửa hàng tính năng Dưới Ngày Và chọn
car-data
.
Bạn sẽ thấy hai nhóm tính năng mà chúng tôi đã tạo ở các bước trước.
- Chọn
car-data
nhóm tính năng.
Bạn sẽ thấy chi tiết các tính năng trên Tính năng tab.
Xem các đường ống chạy
Để xem các hoạt động quy trình, hãy hoàn thành các bước sau:
- trên Thi công đường ốngtab s, chọn
car-data-ingestion-pipeline
.
Điều này sẽ hiển thị tất cả các lần chạy.
- Chọn một trong các liên kết để xem chi tiết về cuộc chạy.
- Để xem dòng họ chọn Lineage.
Dòng dõi đầy đủ cho car-data
hiển thị nguồn dữ liệu đầu vào car_data.csv
và các thực thể thượng nguồn. Dòng họ cho car-data-aggregated
hiển thị đầu vào car-data
nhóm tính năng.
- Chọn Tải tính năng và sau đó chọn Truy vấn dòng ngược dòng on
car-data
vàcar-data-ingestion-pipeline
để xem tất cả các thực thể thượng nguồn.
Dòng dõi đầy đủ cho car-data
nhóm tính năng sẽ trông giống như ảnh chụp màn hình sau.
Tương tự, dòng truyền thừa của car-aggregated-data
nhóm tính năng sẽ trông giống như ảnh chụp màn hình sau.
SageMaker Studio cung cấp một môi trường duy nhất để theo dõi quy trình đã lên lịch, xem lượt chạy, khám phá dòng và xem mã xử lý tính năng.
Các tính năng tổng hợp như giá trung bình, giá tối đa, quãng đường trung bình, v.v. trong car-data-aggregated
nhóm tính năng cung cấp cái nhìn sâu sắc về bản chất của dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng các tính năng này làm tập dữ liệu để đào tạo mô hình nhằm dự đoán giá ô tô hoặc cho các hoạt động khác. Tuy nhiên, việc đào tạo mô hình nằm ngoài phạm vi của bài đăng này, bài viết này tập trung vào việc thể hiện các khả năng của SageMaker Feature Store đối với kỹ thuật tính năng.
Làm sạch
Đừng quên dọn dẹp các tài nguyên được tạo như một phần của bài đăng này để tránh bị tính phí liên tục.
- Vô hiệu hóa đường ống được lên lịch thông qua
fp.schedule()
phương thức với tham số trạng thái làDisabled
:
- Xóa cả hai nhóm tính năng:
Dữ liệu nằm trong bộ chứa S3 và kho tính năng ngoại tuyến có thể phát sinh chi phí, vì vậy bạn nên xóa chúng để tránh mọi khoản phí.
- Xóa các đối tượng S3.
- Xóa các bản ghi từ cửa hàng tính năng.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã trình bày cách một công ty bán ô tô sử dụng Bộ xử lý tính năng của Cửa hàng tính năng SageMaker để thu được những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu bán hàng thô của họ bằng cách:
- Nhập và chuyển đổi dữ liệu hàng loạt trên quy mô lớn bằng Spark
- Vận hành quy trình kỹ thuật tính năng thông qua quy trình SageMaker
- Cung cấp tính năng theo dõi dòng và một môi trường duy nhất để giám sát quy trình và khám phá các tính năng
- Chuẩn bị các tính năng tổng hợp được tối ưu hóa để đào tạo mô hình ML
Bằng cách làm theo các bước này, công ty có thể chuyển đổi dữ liệu không thể sử dụng trước đây thành các tính năng có cấu trúc mà sau đó có thể được sử dụng để đào tạo mô hình dự đoán giá ô tô. Cửa hàng tính năng SageMaker cho phép họ tập trung vào kỹ thuật tính năng thay vì cơ sở hạ tầng cơ bản.
Chúng tôi hy vọng bài đăng này giúp bạn khám phá những thông tin chi tiết ML có giá trị từ dữ liệu của chính bạn bằng cách sử dụng Bộ xử lý tính năng của Cửa hàng tính năng SageMaker!
Để biết thêm thông tin về điều này, hãy tham khảo Xử lý tính năng và ví dụ về SageMaker trên Cửa hàng tính năng Amazon SageMaker: Giới thiệu bộ xử lý tính năng.
Về các tác giả
Dhaval Shah là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại AWS, chuyên về Machine Learning. Với sự tập trung mạnh mẽ vào các doanh nghiệp kỹ thuật số gốc, ông trao quyền cho khách hàng tận dụng AWS và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh của họ. Là một người đam mê ML, Dhaval được thúc đẩy bởi niềm đam mê tạo ra các giải pháp có tác động mang lại sự thay đổi tích cực. Trong thời gian rảnh rỗi, anh đam mê du lịch và trân trọng những khoảnh khắc chất lượng bên gia đình.
Ninad Joshi là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại AWS, giúp khách hàng AWS toàn cầu thiết kế các giải pháp an toàn, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí trên đám mây để giải quyết những thách thức kinh doanh phức tạp trong thế giới thực của họ. Công việc của anh ấy trong Machine Learning (ML) bao gồm nhiều trường hợp sử dụng AI/ML, với trọng tâm chính là ML đầu cuối, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Thị giác máy tính. Trước khi gia nhập AWS, Ninad đã làm nhà phát triển phần mềm hơn 12 năm. Ngoài nỗ lực chuyên môn, Ninad thích chơi cờ và khám phá các nước cờ khác nhau.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-ml-insights-using-the-amazon-sagemaker-feature-store-feature-processor/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 11
- 116
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 20
- 24
- 26%
- 40
- 7
- 8
- 9
- a
- Có khả năng
- Tài khoản
- chính xác
- ngang qua
- hành động
- thêm vào
- tổng hợp
- tập hợp
- AI / ML
- Tất cả
- cho phép
- dọc theo
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- và
- Một
- bất kì
- Các Ứng Dụng
- LÀ
- đối số
- AS
- At
- tự động hóa
- tự động
- có sẵn
- Trung bình cộng
- tránh
- AWS
- cơ bản
- BE
- trước
- BEST
- Hơn
- lớn
- cả hai
- mang lại
- gánh nặng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- by
- gọi là
- CAN
- khả năng
- xe hơi
- xe ô tô
- trường hợp
- trường hợp
- thách thức
- thay đổi
- tải
- Tướng
- Chọn
- đám mây
- mã
- Cột
- Cột
- đến
- công ty
- hoàn thành
- phức tạp
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- Cấu hình
- cấu hình
- An ủi
- chứa
- liên tục
- chuyển đổi
- Phí Tổn
- Chi phí
- có thể
- Covers
- tạo
- tạo ra
- tạo ra
- Tạo
- quan trọng
- cồng kềnh
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu
- bộ dữ liệu
- xác định
- định nghĩa
- chứng minh
- chứng minh
- chứng minh
- thể hiện
- phụ thuộc
- mô tả
- Mô tả
- Thiết kế
- mong muốn
- chi tiết
- phát triển
- Nhà phát triển
- khác nhau
- kỹ thuật số
- bị vô hiệu hóa
- hiển thị
- phân phối
- thực hiện
- lái xe
- điều khiển
- mỗi
- Sớm hơn
- Hiệu quả
- nỗ lực
- trao quyền
- kích hoạt
- cho phép
- cho phép
- Cuối cùng đến cuối
- nỗ lực
- Kỹ Sư
- Kỹ sư
- đảm bảo
- người đam mê
- thực thể
- Môi trường
- Sự kiện
- Mỗi
- ví dụ
- thi hành
- thực hiện
- Thoát
- Giải thích
- khám phá
- Khám phá
- gia đình
- nhanh hơn
- Đặc tính
- Tính năng
- Tập tin
- Các tập tin
- Tập trung
- tập trung
- theo
- tiếp theo
- sau
- Trong
- phân số
- từ
- Full
- chức năng
- chức năng
- Thu được
- tạo
- được
- Toàn cầu
- Nhóm
- Các nhóm
- Tăng trưởng
- xử lý
- Xử lý
- Có
- he
- tiêu đề
- nặng
- nâng nặng
- giúp đỡ
- giúp
- tại đây
- làm nổi bật
- cao
- của mình
- Trang Chủ
- mong
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- ID
- định danh
- if
- hình ảnh
- ảnh hưởng lớn
- thực hiện
- nhập khẩu
- quan trọng
- in
- Bao gồm
- chỉ
- Thông tin
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- ban đầu
- đầu vào
- đầu vào
- trong
- cái nhìn sâu sắc
- những hiểu biết
- cài đặt, dựng lên
- ví dụ
- trong
- IT
- sự lặp lại
- ITS
- Việc làm
- việc làm
- tham gia
- jpg
- Giữ
- Ngôn ngữ
- lớn
- học tập
- ít
- cho phép
- Tỉ lệ đòn bẩy
- nâng
- Lượt thích
- dòng
- liên kết
- Danh sách
- tải
- tải
- địa phương
- tại địa phương
- đăng nhập
- logic
- Xem
- giống như
- yêu
- máy
- học máy
- Chủ yếu
- LÀM CHO
- quản lý
- thủ công
- nhiều
- Trận đấu
- tối đa
- tối đa
- mdx
- có ý nghĩa
- Menu
- phương pháp
- phút
- mất tích
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- Khoảnh khắc
- Màn Hình
- chi tiết
- phải
- tên
- tên
- tự nhiên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thiên nhiên
- Điều hướng
- THÔNG TIN
- Cần
- cần thiết
- Mới
- nút
- máy tính xách tay
- con số
- of
- Ngoại tuyến
- thường
- on
- ONE
- đang diễn ra
- có thể
- hoạt động
- Hoạt động
- tối ưu hóa
- Tùy chọn
- or
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- đầu ra
- bên ngoài
- kết thúc
- riêng
- cửa sổ
- tham số
- thông số
- một phần
- niềm đam mê
- Thực hiện
- thực hiện
- đường ống dẫn
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- chơi
- đông dân cư
- tích cực
- Bài đăng
- pr
- dự đoán
- trước
- trước đây
- giá
- Giá
- chính
- Trước khi
- xử lý
- Bộ xử lý
- chuyên nghiệp
- Thúc đẩy
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- Python
- chất lượng
- phạm vi
- hơn
- Nguyên
- thế giới thực
- ghi
- hồ sơ
- đỏ
- giảm
- làm giảm
- xem
- tẩy
- lặp đi lặp lại
- thay thế
- yêu cầu
- Thông tin
- kết quả
- kết quả
- trở lại
- Vai trò
- chạy
- chạy
- chạy
- s
- nhà làm hiền triết
- bán
- bán hàng
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- lịch trình
- lên kế hoạch
- lập kế hoạch
- các nhà khoa học
- phạm vi
- sdk
- sdn
- giây
- Phần
- an toàn
- xem
- cao cấp
- DỊCH VỤ
- ngắn
- nên
- hiển thị
- Chương trình
- có ý nghĩa
- Đơn giản
- duy nhất
- môi trường duy nhất
- So
- Phần mềm
- bán
- giải pháp
- Giải pháp
- động SOLVE
- nguồn
- Spark
- chuyên
- thông số kỹ thuật
- quy định
- thể thao
- Bắt đầu
- bắt đầu
- khởi động
- Tiểu bang
- Trạng thái
- Các bước
- là gắn
- hàng
- Lưu trữ dữ liệu
- Chuỗi
- mạnh mẽ
- cấu trúc
- phòng thu
- trình
- Sau đó
- thành công
- Thành công
- như vậy
- phù hợp
- bàn
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- Nhà nước
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Kia là
- điều này
- số ba
- thời gian
- thời gian
- đến
- quá
- hàng đầu
- theo dõi
- Theo dõi
- Train
- Hội thảo
- giao dịch
- Chuyển đổi
- Chuyển đổi
- biến đổi
- chuyển đổi
- biến đổi
- đi du lịch
- Xu hướng
- hướng dẫn
- hai
- kiểu
- loại
- ui
- Dưới
- cơ bản
- mở khóa
- cập nhật
- us
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- sử dụng
- Quý báu
- giá trị
- Các giá trị
- khác nhau
- Xe cộ
- thông qua
- Xem
- tầm nhìn
- vs
- ấm
- là
- we
- web
- các dịch vụ web
- cái nào
- rộng
- Phạm vi rộng
- sẽ
- với
- Công việc
- làm việc
- Luồng công việc
- viết
- năm
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet